La inteligencia artificial ha revolucionado muchos aspectos de nuestras vidas, desde la comunicación y el entretenimiento hasta la educación y la atención médica. Sin embargo, no todas las aplicaciones de IA son benignas. Algunos actores maliciosos utilizan la IA para crear contenido perjudicial, como malware, phishing y robo de identidad. Gracias a los avances en los modelos de lenguaje grande (LLM), una forma de IA generativa, estas amenazas se están volviendo más sofisticadas y difíciles de detectar.
Los LLM son sistemas de IA que generan lenguaje natural entrenado en cantidades masivas de datos de Internet. Sus capacidades de aprendizaje profundo comprenden y utilizan los datos para generar texto similar al producido por humanos. Los actores maliciosos utilizan los LLM para producir texto realista y coherente con el fin de engañar a los lectores humanos y eludir las medidas de seguridad tradicionales.
Algunos ejemplos de LLM maliciosos:
- WormGPT: un generador de malware que puede crear código personalizado para ataques dirigidos.
- FraudGPT: una herramienta de phishing que puede imitar el estilo de escritura de entidades legítimas y persuadir a las víctimas para que revelen información sensible o paguen un rescate.
- PoisonGPT: una herramienta de envenenamiento de datos que puede inyectar texto malicioso en plataformas en línea e influir en sus resultados.
- Botnet Fox8: una red de dispositivos comprometidos que puede generar y difundir noticias falsas y propaganda.
- XXXGPT y Wolf GPT: generadores de contenido para adultos que pueden crear imágenes y videos realistas de personas sin su consentimiento.
- DarkBERT y DarkBART: resumidores de texto que pueden distorsionar u omitir información importante de las fuentes originales.
A medida que los LLM se vuelven más accesibles y poderosos, los riesgos de abuso aumentarán sin duda. Por lo tanto, las organizaciones deben adoptar un enfoque proactivo y completo para protegerse de la IA maliciosa.
Un enfoque de este tipo es la Gestión Continua de la Exposición a Amenazas (CTEM por sus siglas en inglés). CTEM es un marco que permite a las organizaciones evaluar continuamente y de manera consistente la vulnerabilidad de sus activos físicos y digitales. CTEM tiene como objetivo establecer estrategias de seguridad y gestión de riesgos bien definidas que se alineen con los objetivos comerciales. Las organizaciones pueden mejorar su postura de seguridad general al minimizar continuamente el riesgo, mejorar la resiliencia y fomentar la colaboración.
CTEM no es una solución única para todos. Cada organización adapta CTEM a sus necesidades y contexto específicos. Sin embargo, algunas prácticas recomendadas generales para CTEM son:
- Utilizar sistemas avanzados de detección de bots para identificar y bloquear contenido generado por LLM maliciosos.
- Capacitar a empleados y clientes sobre cómo detectar y denunciar textos sospechosos o fraudulentos.
- Realizar auditorías de seguridad regulares y actualizaciones para corregir posibles vulnerabilidades o configuraciones incorrectas.
- Colaborar con otras organizaciones y expertos para compartir información e ideas sobre las amenazas de LLM.
- Adoptar principios éticos y responsables de IA para evitar consecuencias no deseadas o perjudiciales del uso de LLM.
Los LLM maliciosos plantean un desafío serio para la ciberseguridad. Sin embargo, al adoptar CTEM como un marco para gestionar los riesgos cibernéticos, las organizaciones pueden protegerse de fraudes basados en LLM, malware, desinformación y otras amenazas. CTEM puede ayudar a las organizaciones a lograr una resiliencia cibernética a largo plazo y sostenible ante las capacidades cambiantes de la IA.
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